AI 預測尖峰時段交通
尖峰時段的交通堵塞不僅浪費寶貴時間，還會增加燃料消耗、加劇污染並損害公共健康。研究估計，擁堵每年使許多經濟體損失高達 GDP 的 2%。為了解決這個問題，人工智慧（AI）正越來越多地被應用於預測交通流量。透過分析來自感測器、GPS、攝影機及天氣和活動等外部因素的大數據，AI 能預測瓶頸發生前的狀況並建議最佳路線。從 Google 地圖和 Waze 到智慧城市交通系統，AI 正幫助縮短尖峰通勤時間，讓交通更清潔且壓力更小。
交通擁堵危機
在繁忙城市中，高速公路和街道常在尖峰時段變成停車場，這是令人沮喪且代價高昂的問題。研究估計交通擁堵使許多經濟體損失約 2% 的 GDP。以美國為例，平均駕駛者每年約有 43 小時被困在交通中。
時間損失
經濟影響
環境成本
這些浪費的時間也意味著數十億美元的生產力損失、額外燃料消耗，以及對人們健康的更多污染與壓力。
為了解決此問題，交通規劃者正轉向人工智慧。透過預測擁堵發生的時間與地點，AI 系統旨在於交通減緩前平順流量。
AI 如何處理交通數據
現代 AI 交通預測依賴於大數據。它們收集大量道路資訊：來自感測器與攝影機的車流量與速度、智慧型手機與車輛的 GPS 軌跡，甚至天氣或特殊活動等外部因素。
例如，交通攝影機與 GPS 裝置提供即時數據，AI 會將其與相同道路的歷史模式一併分析。
根據目前狀況與該時段的常態，未來交通會是什麼樣子？
— 核心 AI 交通預測邏輯
這讓模型「知道」某高速公路路段平日早晨通常會減速，或市中心的演唱會會使特定街道車流增加。實務上，像 Google 地圖這類系統結合即時交通數據與多年過去趨勢，預測未來 10 到 50 分鐘的路況。
AI 交通模型的主要數據來源
- 歷史交通數據：各道路依時間與星期的速度與流量
- 即時數據：來自路面感測器、交通攝影機及 GPS 裝置的即時車輛數與速度
- 外部資訊：天氣報告、事故或施工警示及特殊活動行程
- 機器學習演算法：如神經網路等模型，從上述所有輸入中學習複雜模式
交通預測中的先進 AI 技術
AI 模型使用先進技術處理這些輸入。傳統統計方法難以應付城市交通的龐大規模與變異性，因此研究者現多採用深度學習。
循環神經網路（RNN）
捕捉時間序列中的交通變化
- 時間序列分析
- 模式識別
圖神經網路（GNN）
明確利用道路網路結構
- 網路拓撲
- 空間關係
卷積神經網路
處理來自攝影機的視覺交通數據
- 影像處理
- 即時分析
例如，循環神經網路（RNN）或卷積網路能捕捉時間上的交通變化，圖神經網路（GNN）則明確利用道路網路結構。
實際應用案例
AI 驅動的交通預測已被全球科技公司與城市採用。例如，Google 地圖整合即時用戶數據與 AI 模型來預測擁堵。
它「記得」某條高速公路通常在早上 6 到 7 點間會減速，並結合即時速度預測未來路況。
DeepMind（Google 的 AI 實驗室）報告，使用 GNN 的強化機器學習模型在台中與雪梨等城市將 ETA 精準度提升了高達 50%。升級後，超過 97% 的行程 ETA 非常準確。
商業與市政實施
商業交通平台
- INRIX：AI 預測所有道路的即時交通速度，分析數十年數據，涵蓋傳統感測器無法監測的小街道
- Waze（Google）：利用群眾外包的 GPS 與 AI，提醒駕駛即將發生的減速，並在堵塞形成前建議替代路線
- Apple 地圖：運用 AI 處理用戶數據，提供即時交通預測與路線優化
市政 AI 交通系統
- 華盛頓州貝爾維尤：40 個路口的攝影機即時傳送影像給 AI，實時偵測擁堵熱點
- 丹麥：城市系統利用 AI 處理交通量，根據流量自動調整號誌時間
- 匹茲堡與洛杉磯：AI 自適應號誌即時調整，減少等待時間並保持車流順暢
先進研究計畫
- TRALICO 計畫：歐洲與日本合作，測試能預測擁堵並控制燈號的深度學習系統於伊斯坦堡
- 大型語言模型：利用類似 ChatGPT 的模型「理解」道路封閉等書面資訊並納入預測
- 社群媒體整合：未來 AI 系統將整合社群媒體與即時新聞報導的交通資訊
所有這些實際部署的目標都是提前預測擁堵，讓規劃者能在交通阻塞出現前採取行動。
對駕駛者與城市的好處
準確的交通預測帶來巨大效益。對個別通勤者而言，AI 意味著更可靠的行車時間與更少的交通等待。
應用程式能在你出發前警告即將發生的堵塞，或引導你避開減速路段。
傳統交通管理
- 對擁堵採取被動反應
- 固定號誌時間
- 即時數據有限
- 每週損失數小時於交通中
AI 驅動的預測
- 主動預防擁堵
- 動態號誌優化
- 全面數據整合
- 透過智慧路線節省時間
可衡量的成效
研究顯示，這可為駕駛者每週節省數小時。AI 指引也減少燃料使用——不再在紅燈前空轉或在停走路段緩慢前進，燃油消耗降低。
事實上，Google 一項 AI 計畫報告在繁忙路口將車輛停等減少 30%，燃料排放降低 10%。
個人效益
通勤者的直接好處
- 更可靠的行車時間
- 降低燃料消耗
- 減輕通勤壓力
- 每週節省數小時
城市整體效益
更廣泛的城市改善
- 降低污染水平
- 提升經濟生產力
- 空氣品質更潔淨
- 道路網路更有效率
在城市層面，交通流暢意味著污染減少與經濟效益提升。減少交通時間帶來更高生產力、更低通勤壓力與更潔淨空氣。
簡言之，AI 預測幫助人們做出更佳路線選擇，也協助城市設計更有效率的道路網路。
挑戰與未來展望
建構 AI 交通預測並非沒有挑戰。取得與處理大量數據成本高昂，城市可能需投資感測器、攝影機與運算基礎設施。
將 AI 整合進既有交通系統複雜，且員工必須接受新工具培訓。
主要實施挑戰
基礎設施投資成本
城市需大量投資感測器、攝影機與運算基礎設施。初期建置成本龐大，需謹慎預算規劃與分階段實施策略。
資料隱私與安全
龐大位置資料集必須安全處理，需有強健防護以抵禦網路攻擊。連網交通系統可能成為駭客目標，需全面安全協議。
模型偏差與資料缺口
若訓練資料有盲點，模型可能出錯。例如，鄉村道路資料稀少，是已知缺口，可能導致偏遠地區預測不準確。
舊系統整合
將 AI 整合進現有交通管理系統複雜，需大量員工培訓與新舊技術間的協調。
未來創新與機會
儘管有挑戰，專家仍持樂觀態度。交通管理中的 AI 尚處於初期階段，成長空間大。研究者看到明確發展方向，例如讓模型能即時適應突發事件（如運動賽事結束）並擴展至鄉村地區。
語言模型
利用大型語言模型理解書面交通報告
社群整合
納入社群媒體與新聞資訊提供背景
即時適應
模型能即刻調整以應對突發事件與變化
一項前沿構想是利用大型語言模型（如 ChatGPT 背後技術）為預測增添背景資訊。例如，一種新方法讓 AI「理解」道路封閉或活動的書面資訊，並將其納入預測。
未來，AI 系統可能整合來自社群媒體或即時新聞的交通報告，使預測更智慧。
結論：前路展望
總結來說，人工智慧正在改變我們應對尖峰時段交通的方式。透過學習龐大歷史趨勢與即時路況，AI 系統能提前預見擁堵發生地點。
這讓駕駛者與城市能搶先調整號誌、改道或調整時程，避免交通阻塞形成。
